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基于生成式对抗网络的谐波减速器故障诊断方法及系统
本发明涉及基于生成式对抗网络的谐波减速器故障诊断方法及系统,其方法包括步骤:S1、进行数据预处理,收集谐波减速器的振动加速度信号,提取原始信号特征,使用归一化的数据构建原始数据集;S2、进行数据生成,通过利用多个生成式对抗网络,生成多类故障数据;S3、进行数据选择,利用数据选择模块过滤和纯化生成数据,并进行筛选;S4、进行故障分类,组成新的平衡数据集,将多尺度卷积神经网络作为分类器进行谐波减速器故障的多分类。本发明通过生成式对抗网络生成谐波减速器的高质量故障数据,跟真实数据一起构建平衡数据集,使用多尺度卷积神经网络进行故障诊断,从而实现数据不平衡条件下提升谐波减速器的多分类精度。
一种随机森林分类的机泵故障诊断方法及装置
本申请实施例公开了一种随机森林分类的机泵故障诊断方法及装置,该方法包括获取机泵故障状态下和正常状态下Z轴振动信号分量;对所述Z轴振动分量进行预处理后,获得频域信号;采用随机森林方法对所述频域信号进行训练,建立频域信号与故障状态之间的关系,得到故障诊断模型;将待诊断的机泵频域信号输入至所述故障诊断模型中,判断出所述机泵的故障状态。本申请通过使用随机森林分类,计算方便,诊断速率快,提高了故障诊断的实时性和准确率;降低了故障诊断的成本,具有较好的实用价值。
一种关节RV减速器弱故障识别的方法
本发明公开了一种关节RV减速器弱故障识别的方法,该方法不同步采集机器人关节的伺服电机电流信号和关节RV减速器运行状态的振动信号;以关节电流信号的时频图中的最大回转频率对应的时间点作为时间起点,在滤波后的振动信号中找到并截取峰值平稳阶段的振动信号,通过倒谱分析,当倒频谱中出现幅值激增的谱线时,则判断关节RV减速器存在故障,进行有无故障判别后,再对存在故障的振动信号进行变分模态分解分析,得到振动信号的分量信号,以信息熵作为选择指标,从分量信号中选择重构信号,对重构信号进行傅里叶变换,获得故障信号频谱图,从图中提取故障特征并对弱故障进行故障类型识别;本发明方法简单有效;适用于设备的早期故障诊断。

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